一、应用药物代谢动力学模型评价前列腺不同组织的MRI增强作用（论文文献综述）
邱仁娜[1]（2021）在《氯喹协同载阿霉素还原响应性纳米凝胶抗骨肉瘤的作用与机制研究》文中提出背景骨肉瘤是一种原发的恶性骨肿瘤,其恶性度高,生长迅速,转移早,预后差,是青少年癌症死亡的主要原因。目前在发病原因、生物学行为、辅助治疗方式以及评价手段等方面仍存在较多尚待解决的问题,药物的副作用和耐药是化学治疗的主要不足,迫切需要改进策略,以提高治疗效果和安全性。与传统化疗药物相比,纳米药物具有血液循环时间长、肿瘤选择性高、对肿瘤微环境敏感、可控释放等特点,其中具有刺激响应性的聚氨基酸纳米凝胶能够在刺激条件（pH、谷胱甘肽、酶等）下发生形貌或性能方面的转变如溶胀或解组装,帮助纳米药物克服体内多重的生物屏障、显着改善纳米药物的靶向输送和释放,从而提高纳米药物的疗效,并减轻对正常组织的副作用。氯喹能够增加溶酶体的pH值并阻止溶酶体与自噬体的融合,理论上可以帮助纳米药物发生溶酶体逃逸,加速纳米药物在细胞内的药物释放。近些年研究发现,细胞内的自噬异常与肿瘤的发生发展密切相关,氯喹作为一种经典的自噬抑制剂,其抗肿瘤作用得到了广泛的研究。在骨肉瘤的发生发展过程中自噬是作为肿瘤抑制机制促进细胞死亡,还是作为肿瘤存活机制介导耐药性的产生,尚存在争议。目的本研究通过合理设计纳米药物载体,用于克服阿霉素在体内循环、肿瘤富集、肿瘤渗透、细胞内吞和细胞内释放过程中的障碍,达到增效、减毒的目的,并阐明氯喹协同抗骨肉瘤作用的机制。方法1.以mPEG113-NH2为大分子引发剂,引发L-Phe NCA和L-Cys NCA开环聚合制备共聚物mPEG113-P（Phe-co-Cys）,核磁共振波谱、动态光散射（dynamic light scattering,DLS）、透射电镜（transmission eletron microscope,TEM）、傅里叶变换红外光谱分析、元素分析和凝胶渗透色谱分析共聚物的化学结构、粒径和形貌特征,验证稳定性和还原响应性,MTT法检测体外生物相容性。2.纳米沉淀法制备载阿霉素还原响应性纳米凝胶（简称NGs/Dox）,测定载药量和载药效率,DLS、TEM进行粒径和粒子形貌分析,体外阿霉素累积释放曲线和激光共聚焦扫描显微镜（confocal laser scanning microscopy,CLSM）、流式细胞术检测体外释放行为,MTT法检测体外细胞毒性,并验证还原响应性。3.MTT法检测氯喹联合NGs/Dox的体外抗骨肉瘤效果,并考察两药联合应用后的作用性质。4.流式细胞术观察氯喹对于骨肉瘤细胞摄取NGs/Dox的影响,CLSM观察氯喹对于NGs/Dox发生溶酶体逃逸的影响。TEM观察氯喹处理前后骨肉瘤细胞内自噬体的数量变化,Western Blot检测LC3 Ⅰ、LC3 Ⅱ和P62蛋白的表达。5.高效液相色谱法检测SD大鼠血清中阿霉素随时间变化的浓度,经PK solver程序处理数据获得NGs/Dox和阿霉素的清除半衰期、时间曲线下面积、清除率。6.Maestro活体荧光成像系统观察阿霉素荧光在骨肉瘤荷瘤小鼠各脏器和肿瘤的分布情况,并进行半定量分析。7.观察骨肉瘤荷瘤小鼠的肿瘤体积与一般情况、体重变化趋势,并在开始治疗的第21天获取血清、肿瘤组织及各主要脏器,进行生化、组织病理学检测及免疫组织化学分析。结果1.成功制备共聚物mPEG113-P（Phe10-co-Cys5）,TEM结果显示共聚物mPEG113-P（Phe10-co-Cys5）在水溶液中可自组装成球形纳米凝胶（简称NGs）,半径为30.56±3.21nm。DLS测定纳米凝胶半径为40.2±22.7nm,0、2、6、12和24小时粒径均未发生明显变化,在含有10.0mM GSH的PBS中,粒径呈现增大趋势。随着纳米凝胶浓度的增加和时间的推移,两种骨肉瘤细胞的生存率始终维持在95%以上。2.TEM显示NGs/Dox仍呈现出规则的球形外貌,半径为41.67±7.17nm,DLS测得的半径为62.4±32.2nm。3.与阿霉素相比,NGs/Dox表现出持续释放的同时,并未出现明显的突释现象。GSH+组测得的阿霉素释放率均高于GSH-组（72小时P<0.001）。CLSM结果显示随着时间的推移,两种骨肉瘤细胞对于NGs/Dox的摄取逐渐增加,并且逐渐向细胞核内集中。与GSH-组相比,GSH+组细胞内,尤其是细胞核内观察到更强的阿霉素荧光。流式细胞术结果显示NGs/Dox与两种骨肉瘤细胞分别共培养2/6小时,GSH+组细胞内阿霉素荧光强度和阿霉素荧光阳性细胞比例均较GSH-组明显增加。4.NGs/Dox在浓度0.04～10.00mg/L范围内,对于两种骨肉瘤细胞的体外增殖均有一定程度的抑制作用,相较于NGs/Dox（GSH-）组、Dox组,NGs/Dox（GSH+）组能够更加高效地抑制两种骨肉瘤细胞的体外增殖。与CQ-组相比,CQ+组所有检测浓度（0.04～10.00mg/L）的NGs/Dox、阿霉素对于两种骨肉瘤细胞,均表现出更强的细胞增殖抑制作用,阿霉素或NGs/Dox与氯喹联合应用的性质为协同作用。5.CLSM结果显示在没有20.0μM氯喹预处理的条件下,NGs/Dox被细胞摄取4小时发生溶酶体逃逸,在20.0μM氯喹预处理的条件下NGs/Dox被细胞摄取2小时即可发生溶酶体逃逸,继而释放出阿霉素进入细胞核发挥作用。TEM示与对照组相比,在高倍镜下可以观察到大量自噬体。Western blot结果显示相对于CQ-组,CQ+组P62、LC3 Ⅱ表达量均升高。6.药代动力学结果显示NGs/Dox、阿霉素的清除半衰期分别为16.15±2.86、5.64±0.7小时（P<0.001）。NGs/Dox的时间曲线下面积是阿霉素的11.54倍（P<0.001）,而阿霉素的清除效率则为NGs/Dox的7.12倍（P<0.01）。7.离体荧光成像结果显示与阿霉素相比,NGs/Dox在尾静脉给药后的1、6和12小时在肿瘤内均具有更高的荧光强度,12小时的荧光强度半定量结果显示,肿瘤中NGs/Dox组的荧光信号强度值较Dox组明显升高（皮下瘤和原位瘤模型分别为P<0.01,P<0.001）。8.对照组肿瘤体积增长最为迅速,其他治疗组的肿瘤生长均受到不同程度的抑制,大小趋势为 NGs/Dox（CQ+）组<NGs/Dox 组<Dox（CQ+）组<Dox 组<CQ组<对照组。两种荷瘤模型各组间相对肿瘤坏死面积趋势的结果:NGs/Dox（CQ+）组>NGs/Dox 组>Dox（CQ+）组>Dox 组>CQ 组>对照组。各组间 cleaved caspase-3荧光强度的趋势为NGs/Dox组>Dox组>对照组,Ki-67的荧光强度趋势与 cleaved caspase-3 正相反,NGs/Dox（CQ+）组<NGs/Dox 组<Dox（CQ+）组<Dox组<CQ组<对照组。9.荷瘤小鼠体重下降最多的为阿霉素组,小鼠同时出现食欲降低、活动减少的情况,体重下降最少的为NGs/Dox（CQ+）组,组织病理学结果示阿霉素组和Dox（CQ+）组的心脏、肝脏、肺脏和肾脏均呈现出更为严重的损伤,NGs/Dox组和NGs/Dox（CQ+）组接近,较对照组和CQ组更轻。结论1.设计并合成了一种共聚物mPEG113-P（Phe10-co-Cys5）,在水溶液中可自组装成球形纳米凝胶,具有合适的粒径大小和形貌特征,能够在生理环境下保持稳定,并具有良好的还原响应性和生物相容性,可以作为纳米药物载体进行下一步的抗骨肉瘤实验研究。2.NGs/Dox粒径均一、大小合适,能够延长阿霉素在血液循环中的时间,避免其被过早地清除,增加其在骨肉瘤组织中的蓄积,并在骨肉瘤细胞内高谷胱甘肽条件下,响应性地释放阿霉素,与小分子阿霉素相比,能够发挥增效、减毒抗骨肉瘤的作用。3.在K7M2细胞构建的骨肉瘤皮下瘤模型和143B细胞构建的骨肉瘤原位瘤模型中,NGs/Dox联合氯喹在抗肿瘤疗效方面优势更为明显,与单独应用NGs/Dox相比,并未观察到更为严重的毒副作用。4.氯喹通过帮助NGs/Dox溶酶体逃逸和抑制自噬发挥协同抗骨肉瘤作用。
高前前[2]（2021）在《基于盲源分离算法的前列腺DCE-MRI图像数据分析中的主动脉输入函数研究》文中研究表明前列腺癌多年居于全球男性癌症发病率的首位,随着人口老龄化进程的加快以及经济的发展,中国男性前列腺癌患者数量呈现快速增长的趋势。动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）是一种能够反映组织生理学信息的非侵入性的影像学检测手段,通过药代动力学模型的拟合可获得与组织生理特性相关的量化参数,可用于良恶性病变的辅助诊断。由于作为模型输入信号的真实的主动脉输入函数（arterial input function,AIF）无法获取,普遍使用髂动脉血管区域对比剂浓度、人群AIF等假设或近似信号代替,其准确性影响量化分析的结果。鉴于此,本文的研究目标为采用不同于传统DCE-MRI数据分析的思路,提出数据驱动的研究思路,采用基于盲源分离算法估计前列腺DCE-MRI数据中的AIF。论文主要完成的工作如下:（1）采用重参数化方法将DCE-MRI数据转换公式的非线性拟合过程简化为线性拟合过程。针对图像噪声影响对比剂浓度的计算结果,使用改进的信号强度对比剂浓度转换方式,将前列腺区域体素的信号强度时间曲线转换为对比剂浓度时间曲线。通过对转换公式的重参数化,将转换公式涉及非线性拟合问题改为直线拟合问题,降低了数据拟合的难度,减少了噪声所致异常值对浓度转换的影响。（2）引入基于凸几何分析的盲源分离算法,采用数据驱动的研究思路估计AIF。针对基于最小误差的降维方式所致的不符合物理实际意义结果,本文在重建信号非负性约束下改用基于非负矩阵分解的降维方式。采用基于最小包围单形体体积算法的盲源分离算法估计AIF,针对算法对噪声敏感的问题,本文采用松弛因子与正则项这两种方法使估计的单形体更接近真实源信号构成的单形体,实验结果证明改进的算法更具有抗噪声干扰性。（3）提出改进的线性混合药代动力学模型,解决了上述算法所用的线性混合模型与前列腺DCE-MRI广泛使用的extended Tofts-Kermode模型等模型的不适用性问题。本文采用基于算法估计的源信号的量化分析,避免了传统逐体素量化分析方式的高计算量的情况,并且通过构造的模拟数据以及实际数据的量化参数的良恶性的差异性间接方式验证算法的可行性以及准确性。模拟数据结果表明改进的算法对噪声具有健壮性,实际数据的分析结果表明本算法在前列腺良恶性病灶分类任务中的有效性。根据上述结果,本论文可得出如下结论:基于数据驱动的研究思路,采用基于盲源分离算法可以从前列腺DCE-MRI数据中得出具有AIF特点的盲源成分;采用改进的线性混合药代动力学模型,定量的药代动力学参数能够准确地区分良性和恶性的前列腺病灶。
李肖[3]（2021）在《柴胡—白芍药对及其成分配伍增效抗抑郁作用与协同机制研究》文中研究表明背景:中药复方具有组方复杂（君、臣、佐、使）和作用规律多样（相须、相使、相恶）的特点,疗效确切且无严重副作用,体现了中药的治疗优势。但是怎样阐释中药配伍的科学内涵,用科学界的通用语言表征清楚中药配伍的合理性,却是一个重大的挑战。药对,是中医理论指导下固定的两味或三味药物组合。相比于大复方,药对药味简化,易于阐明药效物质与作用机制。药对本身即为小复方,可反映复方配伍的特殊规律与内在联系,因此常作为中药复方配伍规律研究的对象。柴胡-白芍系多个疏肝解郁名方逍遥散、柴胡疏肝散、四逆散等的基础药物。柴胡辛散,疏肝解郁;白芍酸收,养血柔肝,二者散收相合,构成调畅情志复方的核心药对。现代药理研究表明,该药对抗抑郁作用确切。然而,柴胡-白芍药对配伍是否具有增效抗抑郁作用?其增效抗抑郁作用的协同机制是什么?柴胡-白芍药对抗抑郁成分有哪些?其关键成分配伍是否具有协同抗抑郁作用?其协同抗抑郁作用机制又是什么?这些问题尚不清楚。目的:（1）明确柴胡-白芍药对是否具有配伍增效抗抑郁作用;系统阐明柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用的协同机制。（2）筛选柴胡-白芍药对关键抗抑郁成分,明确该药对关键成分配伍是否具有协同抗抑郁作用;系统阐明该药对关键成分配伍协同抗抑郁机制。方法:（1）采用网络药理学方法,预测柴胡-白芍药对抗抑郁成分、抗抑郁靶点、抗抑郁通路。构建成分-靶点-通路网络,揭示柴胡、白芍共同调节的靶点和通路,以及独立调节的靶点和通路。从网络药理学角度,阐明柴胡-白芍药对配伍抗抑郁作用的协同机制。另外,通过成分贡献指数分析,筛选柴胡-白芍药对关键抗抑郁成分。（2）采用慢性不可预知应激抑郁大鼠模型,以大鼠体重和行为学（糖水偏好、旷场穿越格数、强迫游泳不动时间）为指标,评价并比较柴胡、白芍与柴胡-白芍药对分别在低、高同等给药剂量下对大鼠抑郁症状的改善作用,明确柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用。以血浆、外周血单个核细胞（PBMCs）、海马为样本,采用LC-MS代谢组学分析技术,发现柴胡、白芍及柴胡-白芍药对调节的差异代谢物和代谢通路;揭示柴胡、白芍所共同调节的差异代谢物和代谢通路,以及独立调节的差异代谢物和代谢通路,从代谢组学角度阐明柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用的协同机制。通过关联分析网络药理学和代谢组学结果,并结合代谢通路所含差异代谢物数量,筛选主要代谢通路。采用蛋白免疫印迹和酶联免疫吸附技术对主要代谢通路及其相关信号通路进行验证,明确柴胡-白芍药对发挥配伍增效抗抑郁作用的关键协同机制。（3）采用皮质酮损伤PC12细胞模型,以细胞存活率为指标,对网络药理学所预测柴胡-白芍抗抑郁成分进行抗抑郁活性筛选,结合网络药理学结果,筛选柴胡-白芍药对关键抗抑郁成分。采用Chou-Talalay,Loewe和HAS三种协同作用评价数学模型,明确关键成分配伍的协同抗抑郁作用。以PC12细胞为样本,采用LC-MS代谢组学分析技术,发现单用成分及配伍成分调节的差异代谢物和代谢通路;揭示两成分所共同调节的差异代谢物和代谢通路,以及独立调节的差异代谢物和代谢通路,从代谢组学角度阐明成分配伍协同抗抑郁作用机制。通过关联分析网络药理学和代谢组学结果,并结合代谢通路所含差异代谢物数量,筛选主要代谢通路。采用蛋白免疫印迹和酶联免疫吸附技术对主要代谢通路及其相关信号通路进行验证,明确成分配伍发挥协同抗抑郁作用的关键协同机制。结果:（1）网络药理学预测结果显示:柴胡抗抑郁成分有19种,调节抑郁靶点179个、通路20条;白芍抗抑郁成分有11种,调节抑郁靶点155个、通路20条。成分-靶点-通路网络拓扑分析结果显示:柴胡和白芍共同调节靶点135个、通路17条;柴胡独立调节靶点44个、通路3条;白芍独立调节靶点20个、通路3条,体现了柴胡-白芍药对配伍多成分-多靶点-多通路抗抑郁作用的协同机制特点。另外,成分贡献指数筛选结果显示:柴胡关键抗抑郁成分3种（柴胡皂苷A、槲皮素、异鼠李素）、白芍关键抗抑郁成分2种（芍药苷、芍药内酯苷）。（2）抑郁大鼠模型抗抑郁作用评价结果显示:在低、高同等给药剂量下7.5g/kg、15 g/kg柴胡-白芍药对均具有配伍增效抗抑郁作用。代谢组学结果显示:血浆中,柴胡调节差异代谢物10个、代谢通路4条,白芍调节差异代谢物9个、代谢通路4条,配伍后调节差异代谢物14个、代谢通路5条;PBMCs中,柴胡调节差异代谢物8个、代谢通路条6,白芍调节差异代谢物9个、代谢通路5条,配伍后调节差异代谢物11个、代谢通路8条;海马中,柴胡调节差异代谢物12个、代谢通路6条,白芍调节差异代谢物10个、代谢通路9条,配伍后调节差异代谢物16个、代谢通路11条。在三个样本中,药对配伍后调节差异代谢物及代谢通路数量均多于单用药。主要代谢通路筛选结果显示:调节花生四烯酸代谢、色氨酸代谢、嘌呤代谢为柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用的主要协同机制。实验验证结果显示:调节花生四烯酸代谢、嘌呤代代谢、MAPK/NF-κB/NLRP3信号通路是柴胡-白芍药对发挥增效抗抑郁作用的关键协同机制。（3）细胞模型抗抑郁作用评价结果显示:柴胡皂苷A、芍药内酯苷分别为柴胡、白芍关键抗抑郁活性成分。协同作用评价结果显示:2.5μmol/L柴胡皂苷A、25μmol/L芍药内酯苷配伍具有最佳协同抗抑郁作用;1.25-2.5μmol/L柴胡皂苷A、12.5-25μmol/L芍药内酯苷配伍是具有协同抗抑郁作用的剂量范围。代谢组学结果显示:柴胡皂苷A调节差异代谢物12个、代谢通路3条,芍药内酯苷调节差异代谢物10个、代谢通路5条,配伍后调节差异代谢物个16、代谢通路7条。成分配伍后调节差异代谢物及代谢通路数量均多于单用药。主要代谢通路筛选结果显示:调节色氨酸代谢、嘌呤代谢、TCA循环、谷氨酸代谢为柴胡皂苷A-芍药内酯苷成分配伍协同抗抑郁作用的主要协同机制;实验验证结果显示:调节色氨酸代谢、TCA循环、嘌呤代谢、谷氨酸代谢、MAPK/NF-κB/NLRP3号通路是柴胡皂苷A-芍药内酯苷成分配伍发挥协同抗抑郁作用的关键协同机制。结论:（1）柴胡-白芍药对及其关键抗抑郁成分柴胡皂苷A-芍药内酯苷确有配伍增效抗抑郁作用。（2）柴胡-白芍药对及其关键抗抑郁成分柴胡皂苷A-芍药内酯苷配伍具有多成分-多靶点-多通路配伍增效抗抑郁作用的协同机制,其关键协同机制为调节色氨酸代谢、TCA循环、谷氨酸代谢、嘌呤代谢、MAPK/NF-κB/NLRP3信号通路。
薛峰[4]（2020）在《动态增强磁共振不同模型在HCC与直肠癌肝转移瘤鉴别诊断中应用研究》文中研究表明目的:本研究主要分析动态增强磁共振（DCE-MRI）Exchange model和Extended Tofts model两种不相同模型的直方图参数在肝细胞癌（HCC）及直肠癌肝转移瘤鉴别诊断的价值。方法与材料:经过纳入标准及排除标准筛选,2016年7月至2017年12月收集77例HCC及直肠癌肝转移瘤患者的MRI扫描数据,HCC为55例,直肠癌肝转移瘤为22例。77例患者术前都行DCE-MRI检查,使用GE公司医学影像后处理软件Omni Kinetics进行分析与处理获得的数据,分别代入Exchange model和Extended Tofts model两种不同的药物代谢动力学模型计算得到相应定量参数:肝动脉灌注指数（HPI）、容量转运常数（Ktrans）、回流速率常数（Kep）、血管外细胞外容积分数（Ve）及血浆容积分数（Vp）。然后运用直方图分析各定量参数并记录相应直方图参数,选取其中的平均值、10%位数、25%位数、50%位数、75%位数、90%位数采用SPSS 19版本统计软件进行数据统计分析。当数据结果满足正态分布并且达到方差齐性时使用“均值±标准差”形式代表,进行独立样本t检验分析两组数值的差别。不能满足正态分布或不能达到方差齐性数据,使用“中位数（上、下四分位数）”形式代表,利用Mann-Whitney U检验分析相应数据。P值<0.05代表数据差异有统计学意义。最后使用ROC曲线分析各两模型直方图参数中有统计学差异的数据的诊断效能。结果:Extended Tofts模型中HCC组与直肠癌肝转移瘤组直方图参数Ktrans均值、Ktrans5 0%位数、Ktrans75%位数、Ktrans90%位数、Kep 均值、Kep75%位数、Kep90%位数、Ve10%位数、Vp均值、Vp50%位数、Vp75%位数、Vp90%位数、HPI均值、HPI10%位数、HPI25%位数、HPI50%位数、HPI75%位数、HPI90%位数有统计学差异。HCC肿瘤组织Ktrans、Kep、Vp、HPI均值及75%位数、90%位数高百分位数显着高于直肠癌肝转移瘤,可用于两者鉴别诊断。Exchange模型中HCC组与直肠癌肝转移瘤组直方图定量参数Ktrans均值、Ktrans1 0%位数、Ktrans25%位数、Ktrans50%位数、Ktrans75%位数、Ktrans90%位数、Ve均值、Ve10%位数、Ve25%位数、Vp均值、Vp10%位数、Vp25%位数Vp50%位数、HPI 均值、HPI10%位数、HPI25%位数、HPI50%位数、HPI75%位数、HPI90%位数有统计学差异。HCC肿瘤组织Ktrans、Ve、Vp、HPI均值及10%位数、25%位数低百分位数显着高于直肠癌肝转移瘤,可用于两者鉴别诊断。绘制两种模型有统计学差别的直方图定量参数ROC曲线,Extended Tofts模型中HPI均值AUC最大,为0.963,敏感度为92.59%,特异度为92.00%。而Exchange模型中Ktrans90%位数AUC最大,为0.936,敏感度为94.44%,特异度为 88.00%。结论:Extended Toftsmodel 中 Ktrans、Kep、Vp、HPI 均值及高百分位数可用于 HCC与直肠癌肝转移瘤鉴别诊断。Exchange model中Ktrans、Ve、Vp、HPI均值及低百位数可用于HCC与直肠癌肝转移瘤鉴别诊断。两模型Ktrans、HPI诊断价值最优,其中 Extended Toftsmodel 的HPI均值、Exchange model 的 Ktrans90%位数在鉴别诊断效能最高。
何栋[5]（2020）在《MRI影像学特征在前列腺癌诊断与预测包膜侵犯中的应用研究》文中认为研究目的:探讨基于磁共振（MRI）的影像学特征在前列腺癌诊断和预测包膜侵犯中的应用价值研究方法:回顾性分析2015年1月至2018年12月间为明确前列腺疾患诊断于苏州大学附属第一医院进行MRI检查并行前列腺穿刺活检符合纳入标准共459名患者资料,其中病理证实良性前列腺增生186名,病理证实前列腺癌并行根治性前列癌切除术患者273例。从PACS系统中导出患者完整的T2WI序列及ADC序列图像,使用MITK软件对分别对两个序列的可疑病变区域圈划感兴趣区（ROI）,提取影像学特征,然后进行Spearman相关分析和MRMR算法进行筛选。对筛选出的影像学特征进行LASSO回归分析并建立影像学特征模型。同时收集患者临床资料,包括年龄,tPSA,f/ttPSA,PI-RADS v2评分,穿刺阳性针数占比,穿刺Gleason评分等,通过Logistic线性回归分析筛选出临床独立的危险因素,将其与对应的影像学特征模型结合构建整合模型。前列腺癌诊断模型的建立中将所有患者按7:3比例分层抽样分为训练集和测试集。前列腺癌包膜侵犯预测模型的建立中按相同的比例将所有前列腺癌患者分为训练集和测试集。通过训练集上的数据分别构建T2WI序列和ADC序列影像学特征模型及相应的整合模型,然后在独立的测试集上进行了测试。计算受试者工作特性（ROC）曲线下的面积（AUC）以及95%置信区间,根据约登指数选择截止值以确定相应的灵敏度,特异度和准确度,并且通过包含不同因素的模型之间比较评估模型性能。研究结果:基于MRI中T2WI序列和ADC序列的前列腺癌诊断模型AUC分别为0.775和0.863,灵敏度为0.654和0.827,特异度均为0.782,准确度为0.699和0.809,相应的整合模型将AUC分别提高到0.851和0.912,灵敏度为0.840和0.877,特异度为0.727和0.873,准确度为0.794和0.868。且均优于临床危险因素建立的模型。基于MRI中T2WI序列和ADC序列的前列腺癌包膜侵犯预测模型AUC分别为0.599和0.625,灵敏度为0.636和0.697,特异度为0.625和0.521,准确度为0.617和0.580,相应的整合模型将AUC值分别提高到0.726和0.728,灵敏度为0.849和0.727,特异度为0.583和0.688,准确度均为0.691,总体差于临床危险因素建立的模型。结论:MRI影像学特征对于区分前列腺良恶性病变具有良好的诊断效率,对于区分前列腺癌患者是否存在包膜侵犯诊断效率较差,但是对提高诊断的灵敏度仍有帮助。ADC序列的影像学特征相对于T2WI序列诊断效率更高。影像学特征结合临床独立危险因素后诊断效率得到了提高。MRI影像学特征对于前列腺癌诊断及预测包膜侵犯具有一定的应用价值,并且潜能巨大,未来可能成为重要的辅助诊断工具。
晏晨[6]（2020）在《基于多模磁共振图像的前列腺医学影像组学分析》文中研究指明随着我国经济的快速发展,前列腺癌（prostate cancer,PCa）的发病率呈快速上升的趋势。多模磁共振成像（multiparametric magnetic resonance imaging,mp MRI）是评价前列腺癌的一种可靠的影像学手段。人工阅片严重依赖医生的专业与经验,因而限制了诊断的准确性。医学影像组学分析方法是定量的分析方法,是提高诊断准确性和可重复性的常见方法,而深度学习的兴起给影像组学分析方法带来了新的思路。本文研究了基于影像组学特征和基于深度学习的前列腺影像组学分析方法对前列腺癌组织与非癌组织分类的若干关键问题,主要完成的工作如下:（1）针对前列腺癌的诊断信息广泛分布于磁共振不同模态数字图像中的情况,从不同模态中提取多模态特征。对扩散权重成像（diffusion weighted Imaging,DWI）计算以像素为单位的表观观测系数（apparent diffusion coefficient,ADC）,作为新的模态与T2权重成像（T2-weighted imaging,T2WI）一起提取影像组学特征。对于动态对比度增强（dynamic contrast enhanced,DCE）模态,使用以感兴趣区域为单位的平均对比剂浓度拟合药代动力学模型,得到药代动力学参数,直接作为定量特征使用。多模态特征提取后使用两阶段特征选择方法筛选出对前列腺癌分类有鉴别力的特征子集,最后使用线性支持向量机对前列腺癌组织分类。实验验证该方法输出的受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under the curve,AUC）为0.95±0.01。（2）针对前列腺癌磁共振数据集包含的病例数较小,不足以完整训练卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）网络,使用迁移学习的方式解决。首先在前列腺磁共振单一模态上实验了将预训练CNN模型作为特征提取器与微调CNN模型两种迁移学习方式,然后根据在单模态上的结果,实验了三种不同的多模态特征融合方式。实验验证,在前列腺磁共振单一模态上对前列腺癌组织与非癌组织分类,将预训练Res Net模型作为特征提取器的方式效果最优,在T2WI成像上ROC曲线下面积为0.95±0.01,在ADC模态上ROC曲线下面积为0.82±0.02。在三种多模态特征融合方式中,融合T2WI成像上的深度特征与功能性模态的手工特征效果最优,ROC曲线下面积为0.97±0.02。
李亮[7]（2020）在《PSMA-1介导超小金纳米探针靶向前列腺癌多模态分子成像的应用研究》文中提出目的:利用纳米技术,构建一种集靶向特异性、成像敏感性与体内长循环特性于一体的磁共振、CT、光学多模态成像纳米探针,应用于细胞体外成像和动物模型活体靶向成像,为实现在分子水平上对前列腺癌的早期精确诊断与无创性动态监测奠定基础。方法:本研究以前列腺癌细胞表面高表达的前列腺特异性膜抗原（prostate-specific membrane antigen,PSMA-1）作为分子探针靶点,以人体内天然存在的小分子肽和重要抗氧化剂谷胱甘肽（glutathione,GSH）同时作为模板和还原剂,制备超小金纳米粒子探针（gold nanoparticles,Au NPs）,随后与磁共振成像组件Gd-DTPA进行多功能组装,最终构建靶向PSMA-1的高分辨精准磁共振、CT、光学多模态分子成像纳米探针（PSMA-1-gold-gadolinium NPs）,并对其进行表征,明确探针的生物相容性及生物学分布。通过细胞MTT实验、活体体重监测、血液生化分析及活体代谢评估,探究该探针的细胞毒性及活体生物安全性。建立荷人前列腺癌裸鼠移植瘤模型,经鼠尾静脉注射纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs,利用MRI、CT、小动物活体荧光成像系统分别从细胞和活体水平考察靶向纳米探针在前列腺癌组织的分布和聚集情况,通过活体动态成像测量肿瘤区T1WI信号强度（signal intensity,SI）及对比噪声比（contrast to noise ratio,CNR）,评估前列腺癌负荷和性质,并进行组织学定量分析,验证该探针靶向前列腺癌的实际功效。结果:（1）本研究成功合成了PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针,一系列表征实验证实该纳米颗粒尺寸小且均匀,水溶性好,且胶体稳定性极佳。（2）体外MR成像显示该探针T1弛豫率约为23.082 m M-1·s-1,可用于高效磁共振T1加权成像;体外CT成像结果证实PSMA-1-gold-gadolinium NPs较传统含碘造影剂展现出更强的X线衰减特性;荧光光谱结果证实该探针的荧光发射峰位于600 nm处,且荧光强度强,可用于荧光成像。（3）细胞MTT实验、活体体重监测、血液生化分析及活体代谢评估实验证明该探针细胞及活体毒性低,生物相容性好,适合作为活体前列腺癌靶向多模态分子成像的造影剂。（4）体外细胞靶向结合实验表明,PSMA-1-gold-gadolinium NPs靶向纳米探针对PSMA高表达的前列腺癌细胞株（PC3pip）具有很高的亲和力,即靶向探针组PC3pip细胞内可见较多且明显的呈红色荧光的靶向探针分布;而在PSMA阴性的PC3flu细胞组以及非靶向探针组,均未见明显的红色荧光分布。体外MR成像结果同样表明,PC3pip细胞与所合成的靶向纳米探针共培养后,T1WI图像呈高信号,且呈现出时间及浓度依赖的方式;而PC3flu细胞组以及非靶向纳米探针组的细胞在T1WI上均呈低信号。（5）体内动态MR、CT及荧光三模态成像结果显示,PC3pip荷瘤裸鼠模型经鼠尾静脉注射PSMA-1-gold-gadolinium NPs靶向纳米探针后,肿瘤组织T1信号强度、CT值及荧光信号强度均随着时间的延长而显着增强,于注药后6小时达到峰值,并可持续增强至24小时;而PC3flu荷瘤裸鼠模型经鼠尾静脉注入靶向探针后,肿瘤组织的T1信号强度、CT值和荧光信号仅呈现出轻微增强效果,PC3pip组荷瘤鼠较PC3flu组荷瘤鼠肿瘤组织各模态的信号增强效果更为显着（p<0.05）,具有统计学意义。（6）肿瘤组织切片免疫组化及嗜银染色等一系列组织病理学染色结果证实,PSMA-1-gold-gadolinium NPs靶向纳米颗粒在PSMA-1受体高表达的肿瘤组织内明显聚集。结论:本研究成功构建了一种靶向的MR、CT、光学多模态分子成像纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs,该探针合成简便且生物相容性好,同时具有高效的前列腺癌靶向特异性、成像敏感性及体内长循环特性,可从多角度精准、动态分析早期前列腺癌肿瘤区域病理信息,为实现真正意义的前列腺癌分子水平早期诊断提供了新的思路和可靠依据,在前列腺癌临床诊疗应用中展现出巨大的潜力。
黄冰峰[8]（2020）在《MR高分辨rFOV DWI及DCE对前列腺癌诊断价值的研究》文中认为目的:通过比较前列腺癌和非前列腺癌两组患者的磁共振常规单次激发平面回波弥散加权序列（SS-EPI DWI）和高分辨率小视野弥散加权序列（r FOV DWI）参数及图像质量评分,以及经动态增强（DCE）获得的各个半定量、定量参数的差异,分析磁共振高分辨率小视野弥散加权成像及动态增强序列在前列腺癌诊断中的应用价值。方法:1、回顾性的收集2018年5月至2019年7月间于西南医科大学附属中医医院磁共振室行前列腺MRI检查且经病检确诊的患者共61人,所有患者病理活检前均已行MRI常规扫描、DWI及动态增强扫描。收集患者的年龄、病史及血清PSA等人口学特征及临床资料。根据病理检查结果分为前列腺癌组（28人）和前列腺增生组（33人）。2、纳入标准:患者行MRI检查前,未行前列腺穿刺活检;MRI检查包括动态增强序列及弥散加权序列,且图像质量能满足诊断需求,可观察到明显的病灶;在接受MRI检查后2周内在我院行前列腺穿刺病理活检确诊,且前列腺穿刺活检前未行治疗（如内分泌治疗、放射治疗等）;临床资料完整无缺失。3、排除标准:无法被弥散加权序列及动态增强序列同时检出的患者;MRI相关图像质量较差,无法进行定量分析的;MRI检查病灶描述区域与病理检查病灶描述区域不匹配,或病灶最大直径≤5mm,无法准确勾勒病灶边界的。4、在Simens Sygno MR后处理工作站进行数据后处理,统计分析比较患者常规单次激发平面回波弥散加权序列、高分辨率小视野弥散加权以及动态增强获得的各个参数。分析、探讨r FOV DWI和DCE在前列腺癌中的诊断价值。所有数据均采用SPSS 23.0统计软件进行统计分析。结果:1、比较61例患者的r FOV DWI与SS-EPI DWI图像质量评分,前列腺解剖结构的可视性、癌灶的对比度及整体图像质量的评分在r FOV DWI中均高于SS-EPI DWI序列,且r FOV DWI的伪影明显少于SS-EPI DWI,两者差异具有统计学意义（P均小于0.05）。2、与前列腺增生组患者相比,前列腺癌组患者的r FOV DWI序列及SS-EPI DWI序列ADC值均较低,且差异具有统计学意义（P<0.05）。在前列腺癌组,r FOV DWI的ADC值明显低于SS-EPI DWI,差异具有统计学意义（P<0.05）;在前列腺增生组中,r FOV DWI与SS-EPI DWI的ADC无统计学差异（P>0.05）。r FOV DWI序列及SS-EPI DWI序列ADC值曲线下面积分别为0.950及0.912,两组参数曲线下面积比较差异具有统计学意义（P<0.05）。3、前列腺癌组患者DCE-MRI序列各参数(Ktrans、Kep及Ve)均高于前列腺增生组,差异具有统计学意义（P<0.05）。Ktrans、Kep及Ve值的曲线下面积分别为0.694、0.703、0.747,三者比较无统计学差异（P>0.05）。结论:1、磁共振高分辨率小视野弥散加权成像（r FOV DWI）及动态增强在前列腺癌鉴别诊断中效果理想,具有较高的临床价值。2、高分辨率小视野弥散加权序列（r FOV DWI）对解剖结构的显示、病灶对比度明显优于常规单次激发平面回波弥散加权序列（SS-EPI DWI）,r FOV DWI对于诊断、鉴别前列腺癌的效果更好。
靳洪亮,吴瑕[9]（2020）在《动态对比增强MRI定量分析在前列腺癌鉴别诊断及病理分级中的应用价值》文中提出目的探讨动态对比增强MRI定量分析在前列腺癌诊断及病理分级中的应用价值。方法选择前列腺癌患者52例,另外同期选取前列腺增生患者50例,均接受前列腺动态对比增强MRI检查,将采集的数据传至工作站,用Gen IQ自动后处理软件对数据进行处理,通过拟合动脉输入函数和组织对比剂浓度曲线到两腔室的扩展Toft模型获得药物代谢动力学参数,包括容积运转常数(Ktrans)、回流速率常数(Kep)、血管外细胞外组织间隙体积分数（Ve）。采用Gleason 10级计分法对前列腺癌进行病理分级。用Spearman等级相关分析前列腺癌患者血流动力学参数与肿瘤病理分级的关系,用受试者工作特征（ROC）曲线分析Ktrans、Kep诊断前列腺癌及其级别的价值。结果前列腺增生的动态增强峰值时间晚于前列腺癌,增强幅度及强化率低于前列腺癌;曲线类型前列腺增生多见于上升型,前列腺癌多见于流出型。以病理检查为诊断的金标准,动态对比增强MRI对前列腺癌与前列腺增生的诊断准确率均为100%。前列腺癌患者Ktrans、Kep均较前列腺增生患者高,比较差异有统计学意义（P均<0.05）;前列腺癌患者Ve与前列腺增生患者比较差异无统计学意义（P>0.05）。高级别前列腺癌患者Ktrans、Kep均较低级别前列腺增生患者高,比较差异有统计学意义（P均<0.05）;低级别前列腺癌患者Ve与高级别前列腺增生患者比较差异无统计学意义（P>0.05）。Ktrans与肿瘤病理分级呈正相关（rs=0.681,P<0.05）,Kep、Ve与肿瘤病理分级无相关性（rs分别为0.304、0.090,P均<0.05）。Ktrans诊断前列腺癌的ROC曲线下面积（AUC）、最大约登指数、敏感度、特异度均高于Kep,比较差异有统计学意义（P均<0.05）。Ktrans诊断低级别与高级别前列腺癌的AUC、最大约登指数、敏感度、特异度均高于Kep,比较差异有统计学意义（P均<0.05）。结论动态对比增强MRI定量分析可明确诊断前列腺癌及其病理分级,其中血流动力学参数Ktrans的诊断效能较高。
张雨[10]（2019）在《磁共振动态增强成像在四肢软组织良、恶性肿瘤鉴别诊断中的应用》文中提出目的本研究的目的是评估动态增强磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DC E-MRI）的半定量和定量参数应用于软组织肿瘤定性诊断的可行性。材料与方法筛选2017年01月-2019年01月因四肢软组织肿瘤于我院就诊患者的临床和影像学资料。入组病例共55例,其中良性软组织肿瘤23例,恶性软组织肿瘤32例。对照组为肿瘤所在层面的正常肌肉组织。所有患者中男性27例,女性28例;患者年龄范围16-85岁,中位数年龄52岁。磁共振检查设备均为我院Siemens3.0 T磁共振扫描仪。采用多反转角成像预先获得组织的T1WI（T1-weighted imaging）弛豫时间。DCE-MRI扫描序列为3D VIBE（volumetric interpolated breath-hold examination）序列。半定量参数和定量参数使用OK（Omni-K inetics）软件进行计算,药物动力学模型选用双室ETK（Extended Tofts–Kety）模型。DCE-MRI的半定量参数如下:达峰时间（time to peak,TTP）、最大浓度（maximum concentration,MAX Conc.）、曲线下面积（area under curve of time-concentration curve,AUC-TC）、曲线最大上升斜率（maximum rise slope of curve,MAX Slope）。DCE-MRI的定量参数如下:容量转移常数（volume transfer constant,Ktrans）、速率常数（microvascular permeability reflux constant,Kep）、血管外细胞外间隙容积分数（extravascular extracellular space distribute volume per unit tissue volume,Ve）。对于独立样本数据,使用独立样本t检验或Mann–Whitney U检验进行统计学分析。对于配对样本数据,使用配对样本t检验或Wilcoxon signed-rank检验进行统计学分析。使用SPSS统计学软件判断DCE-MRI的半定量和定量参数是否有以下统计学差异:（1）良性组的肿瘤组织与良性组的肌肉组织;（2）恶性组的肿瘤组织与恶性组的肌肉组织;（3）良性组的肿瘤组织与恶性组的肿瘤组织;（4）良性组的肌肉组织与恶性组的肌肉组织。使用受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线来评估诊断的效力。结果（1）在良性组肿瘤中,肿瘤组织的MAX Conc.（P<0.001）、AUC-TC（P<0.001）、MAX Slope（P<0.001）、Ktrans（P<0.001）、Kep（P<0.001）和Ve（P<0.001）的值明显高于对照组;肿瘤组织的TTP（P=0.046）的值明显低于对照组,其差异均有统计学意义。（2）在恶性组肿瘤中,肿瘤组织的MAX Conc.（P<0.001）、AUC-TC（P<0.001）、MAX Slope（P<0.001）、Ktrans（P<0.001）、Kep（P<0.001）和Ve（P<0.001）的值明显高于对照组;肿瘤组织的TTP（P<0.001）的值明显低于对照组,其差异均有统计学意义。（3）恶性组肿瘤组织的MAX Conc.（P<0.001）、AUC-TC（P<0.001）、MAX Slope（P<0.001）、Ktrans（P<0.001）和Kep（P<0.001）的值明显高于良性组肿瘤组织;恶性组肿瘤组织的TTP（P=0.021）值明显低于良性组肿瘤组织,其差异均有统计学意义。恶性组肿瘤组织的Ve（P=0.088）值高于良性组肿瘤组织,但其差异没有统计学意义。根据ROC曲线下面积,TTP（0.697）、MAX Conc.（0.856）、AUC-TC（0.833）、MAX Slope（0.842）、Ktrans（0.842）、Kep（0.777）和Ve（0.629）均具有鉴别诊断的效力。（4）良性组的肌肉组织与恶性组的肌肉组织之间参数的差异均没有统计学意义,TTP（P>0.05）、MAX Conc.（P>0.05）、AUC-TC（P>0.05）、MAX Slope（P>0.05）、Ktrans（P>0.05）、Kep（P>0.05）和Ve（P>0.05）。结论初步研究结果表明,DCE-MRI的半定量和定量参数具有区分良性和恶性软组织肿瘤的能力。恶性软组织肿瘤的MAX Conc.、AUC-TC、MAX Slope、Ktrans和Kep值要高于良性软组织肿瘤。恶性软组织肿瘤的TTP值要低于良性软组织肿瘤。
二、应用药物代谢动力学模型评价前列腺不同组织的MRI增强作用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、应用药物代谢动力学模型评价前列腺不同组织的MRI增强作用（论文提纲范文）
（1）氯喹协同载阿霉素还原响应性纳米凝胶抗骨肉瘤的作用与机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 英文缩略词 |
| 第1章 引言 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 骨肉瘤概述 |
| 2.2 骨肉瘤的治疗 |
| 2.2.1 化疗 |
| 2.2.2 手术治疗 |
| 2.2.3 放疗 |
| 2.2.4 免疫治疗 |
| 2.2.5 分子靶向治疗 |
| 2.2.6 其他治疗 |
| 2.2.7 骨肉瘤治疗中存在的问题 |
| 2.3 抗肿瘤纳米药物 |
| 2.3.1 纳米药物概述 |
| 2.3.2 用于肿瘤诊断与治疗的常见纳米药物载体 |
| 2.3.3 纳米药物体内输送所面临的多重关键挑战 |
| 2.3.4 CAPIR级联 |
| 2.4 氯喹的抗肿瘤机制研究 |
| 2.4.1 自噬抑制作用 |
| 2.4.2 肿瘤血管正常化作用 |
| 2.4.3 降低纳米药物的肝脏清除作用 |
| 2.4.4 其他抗肿瘤机制 |
| 第3章 材料与方法 |
| 3.1 实验药品及仪器 |
| 3.1.1 主要试剂与药品 |
| 3.1.2 主要仪器与器材 |
| 3.2 共聚物mPEG_(113)-P(Phe-co-Cys)的制备与表征 |
| 3.2.1 聚乙二醇单甲醚端氨基化 |
| 3.2.2 NCA的合成与纯化 |
| 3.2.3 共聚物mPEG_(113)-P(Phe-co-Cys)的合成 |
| 3.2.4 基本表征 |
| 3.2.5 NGs的体外生物相容性分析 |
| 3.3 载阿霉素还原响应性纳米凝胶的制备与表征 |
| 3.3.1 载阿霉素还原响应性纳米凝胶的制备 |
| 3.3.2 NGs/Dox的基本表征 |
| 3.4 NGs/Dox的体外释放 |
| 3.4.1 体外阿霉素累积释放曲线 |
| 3.4.2 细胞内的释放过程 |
| 3.5 氯喹联合NGs/Dox抗骨肉瘤的体外效果评价 |
| 3.5.1 NGs/Dox的体外细胞毒性 |
| 3.5.2 氯喹的体外细胞毒性 |
| 3.5.3 氯喹联合NGs/Dox的体外细胞毒性分析 |
| 3.6 氯喹发挥协同抗骨肉瘤作用的机制 |
| 3.6.1 氯喹对于肿瘤细胞摄取NGs/Dox的作用 |
| 3.6.2 NGs/Dox的溶酶体逃逸 |
| 3.6.3 氯喹自噬抑制作用的表征 |
| 3.7 NGs/Dox体内药物代谢动力学测定 |
| 3.8 骨肉瘤荷瘤动物模型的建立 |
| 3.8.1 K7M2 皮下肿瘤模型 |
| 3.8.2 143B原位瘤模型 |
| 3.9 NGs/Dox的组织分布 |
| 3.10 氯喹协同NGs/Dox的抑瘤效果评价及体内生物安全性分析 |
| 3.10.1 血清学检测 |
| 3.10.2 组织病理学 |
| 3.10.3 免疫组织化学分析 |
| 3.11 统计学分析 |
| 第4章 结果 |
| 4.1 共聚物mPEG_(113)-P(Phe-co-Cys)的表征 |
| 4.2 NGs的稳定性、还原响应性和体外生物相容性评价 |
| 4.3 NGs/Dox的基本表征 |
| 4.4 NGs/Dox的体外阿霉素释放 |
| 4.5 氯喹联合NGs/Dox抗骨肉瘤的体外细胞毒性分析 |
| 4.5.1 NGs/Dox的体外细胞毒性 |
| 4.5.2 氯喹的体外细胞毒性 |
| 4.5.3 氯喹联合NGs/Dox抗骨肉瘤的体外细胞毒性分析 |
| 4.6 氯喹发挥协同抗骨肉瘤作用的机制 |
| 4.6.1 NGs/Dox的肿瘤细胞摄取 |
| 4.6.2 NGs/Dox的溶酶体逃逸 |
| 4.6.3 氯喹的自噬抑制作用 |
| 4.7 NGs/Dox的药物代谢动力学测定 |
| 4.8 NGs/Dox的组织分布 |
| 4.9 氯喹协同NGs/Dox抗骨肉瘤的效果评价 |
| 4.10 氯喹协同NGs/Dox的体内生物安全性分析 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 mPEG_(113)-P(Phe_(10)-co-Cys_5)的制备 |
| 5.2 mPEG_(113)-P(Phe_(10)-co-Cys_5)的表征 |
| 5.2.1 NGs的稳定性 |
| 5.2.2 NGs的还原响应性 |
| 5.2.3 NGs的体外生物相容性 |
| 5.3 体外阿霉素的包装、释放与细胞摄取 |
| 5.3.1 体外阿霉素的包装 |
| 5.3.2 NGs/Dox的体外阿霉素释放与细胞摄取 |
| 5.4 NGs/Dox的药物代谢动力学和组织分布 |
| 5.5 氯喹协同NGs/Dox对骨肉瘤的抑制作用 |
| 5.6 氯喹协同NGs/Dox抗骨肉瘤的减毒效果和体内安全性 |
| 5.7 氯喹的抗骨肉瘤机制研究 |
| 第6章 结论 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于盲源分离算法的前列腺DCE-MRI图像数据分析中的主动脉输入函数研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 2 前列腺DCE-MRI数据获取与处理 |
| 2.1 DCE-MRI的基本原理 |
| 2.2 MRI数据采集 |
| 2.3 改进的信号强度到对比剂浓度的转换方式 |
| 2.3.1 T2WI上ROI区域到DCE-MRI的映射 |
| 2.3.2 传统信号强度至对比剂浓度转换方式 |
| 2.3.3 改进的信号强度至对比剂浓度转换方式 |
| 2.3.4 改进的转换方式结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于凸几何的盲源分离算法的主动脉输入函数的估计 |
| 3.1 模型的建立 |
| 3.2 最小包围单形体体积算法的引入 |
| 3.2.1 单形体的基本理论 |
| 3.2.2 最小包围单形体体积算法的基本理论 |
| 3.2.3 算法结果与分析 |
| 3.3 基于松弛因子的最小包围单形体体积算法 |
| 3.3.1 算法的基本理论 |
| 3.3.2 算法的实现过程 |
| 3.4 基于正则项的最小包围单形体体积算法 |
| 3.4.1 算法的基本原理 |
| 3.4.2 算法的实现过程 |
| 3.5 动脉输入函数的确定 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 前列腺DCE-MRI量化分析 |
| 4.1 改进的药代动力学模型的建立 |
| 4.2 基于药代动力学模型的量化分析 |
| 4.3 基于仿真数据的算法验证 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 基于仿真数据的验证结果 |
| 4.4.2 实际DCE-MRI数据结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）柴胡—白芍药对及其成分配伍增效抗抑郁作用与协同机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1 引言 |
| 2 柴胡-白芍药对配伍研究进展 |
| 2.1 柴胡-白芍药对配伍的化学机制研究 |
| 2.2 柴胡-白芍药对配伍的药代动力学机制研究 |
| 2.3 柴胡-白芍药对配伍的药理机制研究 |
| 2.3.1 柴胡、白芍的抗抑郁药理机制研究 |
| 2.3.2 柴胡-白芍药对的抗抑郁药理机制研究 |
| 2.4 小结 |
| 3 抑郁症研究概况 |
| 3.1 抑郁症发病机制研究现状 |
| 3.2 抗抑郁药物研究进展 |
| 3.2.1 抗抑郁西药 |
| 3.2.2 抗抑郁中药及天然药物 |
| 3.3 抑郁动物及细胞模型 |
| 3.3.1 抑郁动物模型 |
| 3.3.2 抑郁细胞模型 |
| 3.4 小结 |
| 4 药物协同作用研究概述 |
| 4.1 药物协同作用定义 |
| 4.2 药物协同作用评价方法 |
| 4.2.1 Loewe Additivity模型法 |
| 4.2.2 Bliss Independence模型法 |
| 4.2.3 Chou-Talalay模型法 |
| 4.3 小结 |
| 5 本课题的研究意义、思路、技术路线、内容及创新点 |
| 第二章 基于网络药理学的柴胡-白芍药对配伍抗抑郁作用的协同机制研究 |
| 1 引言 |
| 2 实验方法 |
| 2.1 柴胡、白芍化学成分收集及抗抑郁成分筛选 |
| 2.2 抑郁症靶点收集 |
| 2.3 抗抑郁成分靶点预测及其抗抑郁靶点获取 |
| 2.4 抗抑郁成分-抗抑郁靶点网络构建 |
| 2.5 KEGG抗抑郁通路富集分析 |
| 2.6 抗抑郁靶点-抗抑郁通路网络构建 |
| 2.7 抗抑郁成分贡献指数分析 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡-白芍抗抑郁成分及抗抑郁靶点 |
| 3.2 柴胡-白芍抗抑郁通路 |
| 3.3 柴胡-白芍抗抑郁成分贡献指数 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第三章 柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用与协同机制研究 |
| 第一节 基于CUMS大鼠模型的柴胡-白芍药对配伍增效改善抑郁行为研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 实验结果 |
| 3.1 饮片提取物色谱分析 |
| 3.2 柴胡-白芍对CUMS大鼠体重的影响 |
| 3.3 柴胡-白芍对CUMS大鼠糖水偏好的影响 |
| 3.4 柴胡-白芍对CUMS大鼠旷场穿越格数的影响 |
| 3.5 柴胡-白芍对CUMS大鼠强迫游泳不动时间的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第二节 基于LC-MS代谢组学的柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用的协同机制研究 |
| 1 引言 |
| 1.1 血液和海马为药理研究中常用样本 |
| 1.2 PBMCs是一种用于抗抑郁药物作用机制研究的新样本 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡-白芍对CUMS大鼠血浆代谢的影响 |
| 3.2 柴胡-白芍对CUMS大鼠PBMCs代谢的影响 |
| 3.3 柴胡-白芍对CUMS大鼠海马代谢的影响 |
| 3.4 柴胡-白芍对CUMS大鼠血浆、PBMCs、海马代谢的比较分析 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第三节 基于花生四烯酸代谢和嘌呤代谢的柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用的协同机制研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡-白芍对CUMS大鼠血浆花生四烯酸代谢的影响 |
| 3.2 柴胡-白芍对CUMS大鼠海马花生四烯酸代谢的影响 |
| 3.3 柴胡-白芍对CUMS大鼠海马嘌呤代谢的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第四节 基于MAPK/NF-κB/NLRP3 信号通路的柴胡-白芍药对配伍增效抗抑郁作用的协同机制研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡-白芍对CUMS大鼠海马MAPK/NF-κB/NLRP3 信号通路的影响 |
| 3.2 柴胡-白芍对CUMS大鼠海马炎症因子的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第四章 柴胡-白芍药对成分配伍协同抗抑郁作用与机制研究 |
| 第一节 基于皮质酮损伤PC12 细胞模型的柴胡-白芍药对抗抑郁活性成分筛选 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 皮质酮对PC12 细胞存活的影响 |
| 3.2 柴胡-白芍成分对PC12 细胞存活的影响 |
| 3.3 柴胡-白芍成分对皮质酮损伤PC12 细胞存活的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第二节 基于数学模型的柴胡皂苷A-芍药内酯苷配伍协同抗抑郁作用研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞存活的影响 |
| 3.2 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞乳酸脱氢酶释放的影响 |
| 3.3 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞凋亡的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第三节 基于LC-MS代谢组学的柴胡皂苷A-芍药内酯苷配伍协同抗抑郁作用机制研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞代谢物的影响 |
| 3.2 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞代谢通路的影响 |
| 3.3 细胞代谢组学结果与网络药理学结果关联分析 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第四节 基于色氨酸代谢、TCA循环、嘌呤代谢、谷氨酸代谢通路的柴胡皂苷A-芍药内酯苷配伍协同抗抑郁作用机制研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞色氨酸代谢的影响 |
| 3.2 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞TCA循环的影响 |
| 3.3 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞嘌呤代谢的影响 |
| 3.4 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞谷氨酸代谢的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第五节 基于MAPK/NF-κB/NLRP3 信号通路的柴胡皂苷A-芍药内酯苷配伍协同抗抑郁作用机制研究 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 统计方法 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞MAPK/NF-κB/NLRP3 信号通路的影响 |
| 3.2 柴胡皂苷A-芍药内酯苷对皮质酮损伤PC12 细胞炎症因子的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 1 研究工作总结 |
| 2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 缩略词中英文对照表 |
| 攻读学位期间取得成果 |
| 致谢 |
| 个人情况及联系方式 |
（4）动态增强磁共振不同模型在HCC与直肠癌肝转移瘤鉴别诊断中应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第0章 符号说明 |
| 第1章 前言 |
| 第2章 资料与方法 |
| 第3章 结果 |
| 第4章 讨论 |
| 第5章 结论 |
| 表格与图片 |
| 参考文献 |
| 文献综述 DCE-MRI在肝脏疾病诊断中的应用研究现状与进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）MRI影像学特征在前列腺癌诊断与预测包膜侵犯中的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 仪器与方法 |
| 2.2.1 血清PSA测定 |
| 2.2.2 前列腺穿刺活检 |
| 2.2.3 多参数MRI检查标准 |
| 2.2.4 PI-RADS v2评分 |
| 2.2.5 影像学特征的提取与筛选 |
| 2.2.6 临床危险因素的筛选 |
| 2.2.7 模型的建立,测试及比较 |
| 2.2.8 统计学软件及方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 一般情况 |
| 3.2 基于影像学特征的前列腺癌诊断模型及包膜侵犯预测模型的建立 |
| 3.3 临床独立危险筛选 |
| 3.3.1 前列腺癌危险因素 |
| 3.3.2 前列腺癌包膜侵犯危险因素 |
| 3.4 整合模型的建立 |
| 3.4.1 前列腺癌诊断整合模型的建立 |
| 3.4.2 前列腺癌包膜侵犯预测整合模型的建立 |
| 3.5 基于影像学特征模型及结合临床独立危险因素整合模型的验证与比较 |
| 3.5.1 前列腺癌诊断模型的验证与比较 |
| 3.5.2 前列腺癌包膜侵犯预测模型的验证与比较 |
| 4 讨论 |
| 4.1 前列腺癌诊断模型 |
| 4.2 前列腺癌包膜侵犯预测模型 |
| 4.3 T2WI序列与ADC序列 |
| 4.4 临床危险因素在前列腺癌诊断和包膜侵犯预测中的作用 |
| 4.5 影像组学 |
| 5 不足与展望 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 多参数磁共振在前列腺癌诊断与治疗中的应用进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1: 前列腺癌TNM分期（AJCC 2002年） |
| 附录2: PI-RADS v2评分细则（2014年） |
| 中英文缩略词对照表 |
| 致谢 |
（6）基于多模磁共振图像的前列腺医学影像组学分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文对照缩略词表 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于手工特征的前列腺医学影像组学分析研究现状 |
| 1.2.2 基于深度学习的前列腺医学影像组学分析研究现状 |
| 1.3 数据集介绍 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 本文研究内容和目标 |
| 1.4.2 本文结构安排 |
| 2 多参数磁共振成像的诊断学价值和功能性参数计算 |
| 2.1 T2WI成像的诊断学价值 |
| 2.2 DWI成像的诊断学价值及ADC系数计算 |
| 2.2.1 DWI成像的诊断学价值 |
| 2.2.2 ADC系数计算 |
| 2.3 DCE成像的诊断学价值及药代动力学参数计算 |
| 2.3.1 DCE成像的诊断学价值 |
| 2.3.2 药代动力学模型 |
| 2.3.3 药代动力学模型求解 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于手工特征的前列腺影像组学分析 |
| 3.1 模态间的ROI映射 |
| 3.2 多模态特征提取 |
| 3.2.1 一阶统计特征 |
| 3.2.2 形状特征 |
| 3.2.3 纹理特征 |
| 3.2.4 药代动力学特征 |
| 3.3 特征选择和分类器设计 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于深度学习的前列腺影像组学分析 |
| 4.1 CNN分类网络模型 |
| 4.1.1 CNN网络基本单元 |
| 4.1.2 CNN分类模型 |
| 4.1.3 调整CNN网络结构 |
| 4.2 图像预处理及数据扩增 |
| 4.3 迁移学习 |
| 4.3.1 特征提取器 |
| 4.3.2 微调CNN模型 |
| 4.4 多模态特征融合 |
| 4.5 训练策略 |
| 4.5.1 预训练模型 |
| 4.5.2 迁移预训练模型的单模态分类 |
| 4.5.3 迁移预训练模型的多模态分类 |
| 4.6 实验结果及分析 |
| 4.6.1 单模态分类结果及分析 |
| 4.6.3 多模态分类结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）PSMA-1介导超小金纳米探针靶向前列腺癌多模态分子成像的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 研究目的、方法 |
| 一、靶向PSMA多模态纳米探针的制备和基本性质表征 |
| 1.1 对象和方法 |
| 1.1.1 实验相关设备和仪器 |
| 1.1.2 实验相关材料和试剂 |
| 1.1.3 靶向多模态纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs的制备 |
| 1.1.4 靶向多模态纳米探针 PSMA-1-gold-gadolinium NPs 的基本性质表征 |
| 1.1.5 靶向多模态纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs的 MR/CT/荧光体外成像效能检测 |
| 1.1.6 靶向多模态纳米探针 PSMA-1-gold-gadolinium NPs 的稳定性检测 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 靶向多模态纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs的制备 |
| 1.2.2 靶向多模态纳米探针 PSMA-1-gold-gadolinium NPs 的基本性质表征 |
| 1.2.3 靶向多模态纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs的 MR/CT/荧光体外成像效能检测 |
| 1.2.4 靶向多模态纳米探针 PSMA-1-gold-gadolinium NPs 的稳定性检测 |
| 1.3 讨论 |
| 1.3.1 靶向多模态纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs的制备 |
| 1.3.2 靶向多模态纳米探针 PSMA-1-gold-gadolinium NPs 的基本性质表征 |
| 1.3.3 靶向多模态纳米探针PSMA-1-gold-gadolinium NPs的 MR/CT/荧光体外成像效能检测 |
| 1.3.4 靶向多模态纳米探针 PSMA-1-gold-gadolinium NPs 的稳定性检测 |
| 1.4 小结 |
| 二、PSMA-1-gold-gadolinium NPs 纳米探针的细胞毒性及体外多模态成像实验 |
| 2.1 对象和方法 |
| 2.1.1 实验相关设备和仪器 |
| 2.1.2 实验相关材料和试剂 |
| 2.1.3 细胞培养 |
| 2.1.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞毒性实验 |
| 2.1.5 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞体外MR/CT/荧光多模态成像实验 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞毒性实验 |
| 2.2.2 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞MR成像实验 |
| 2.2.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞CT成像实验 |
| 2.2.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞体外荧光成像实验 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞毒性实验 |
| 2.3.2 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞MR成像实验 |
| 2.3.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞CT成像实验 |
| 2.3.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的细胞体外荧光成像实验 |
| 2.4 小结 |
| 三、PSMA-1-gold-gadolinium NPs 纳米探针的体内靶向多模态分子成像实验 |
| 3.1 对象和方法 |
| 3.1.1 实验相关设备和仪器 |
| 3.1.2 实验相关材料和试剂 |
| 3.1.3 荷人前列腺癌裸鼠模型的建立 |
| 3.1.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向MR成像 |
| 3.1.5 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向CT成像 |
| 3.1.6 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向荧光成像 |
| 3.1.7 基于荷瘤裸鼠模型活体MR/CT/荧光三模态成像结果的组织病理学验证 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 荷人前列腺癌裸鼠模型的建立 |
| 3.2.2 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向MR成像 |
| 3.2.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向CT成像 |
| 3.2.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向荧光成像 |
| 3.2.5 基于荷瘤裸鼠模型活体MR/CT/荧光三模态成像结果的组织病理学验证 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 荷人前列腺癌裸鼠模型的建立 |
| 3.3.2 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向MR成像 |
| 3.3.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向CT成像 |
| 3.3.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针在荷瘤裸鼠模型的体内靶向荧光成像 |
| 3.3.5 基于荷瘤裸鼠模型活体MR/CT/荧光三模态成像结果的组织病理学验证 |
| 3.4 小结 |
| 四、PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的药代动力学研究及体内安全性评估 |
| 4.1 对象和方法 |
| 4.1.1 实验相关设备和仪器 |
| 4.1.2 实验相关材料和试剂 |
| 4.1.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的药代动力学研究 |
| 4.1.4 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的生物组织学分布 |
| 4.1.5 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的体内安全性评估 |
| 4.2 结果 |
| 4.2.1 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的药代动力学研究 |
| 4.2.2 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的生物组织学分布 |
| 4.2.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的体内安全性评估 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的药代动力学研究 |
| 4.3.2 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的生物组织学分布 |
| 4.3.3 PSMA-1-gold-gadolinium NPs纳米探针的体内安全性评估 |
| 4.4 小结 |
| 结论 |
| 论文创新点 |
| 参考文献 |
| 综述 PSMA靶向多功能纳米探针在前列腺癌分子影像的研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）MR高分辨rFOV DWI及DCE对前列腺癌诊断价值的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 英汉缩略词对照表 |
| 附图 |
| 多模态磁共振在前列腺癌中的应用(综述) |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（9）动态对比增强MRI定量分析在前列腺癌鉴别诊断及病理分级中的应用价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 临床资料 |
| 1.2 检查方法 |
| 1.3 血流动力学参数检测 |
| 1.4 前列腺癌病理分级标准[4] |
| 1.5 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 前列腺癌患者与前列腺增生患者的鉴别诊断结果 |
| 2.2 前列腺癌患者与前列腺增生患者血流动力学参数比较 |
| 2.3 前列腺癌患者血流动力学参数与肿瘤病理分级的关系 |
| 2.4 血流动力学参数的诊断价值 |
| 2.4.1 血流动力学参数对前列腺癌诊断的价值 |
| 2.4.2 血流动力学参数对前列腺癌级别的诊断价值 |
| 3 讨论 |
（10）磁共振动态增强成像在四肢软组织良、恶性肿瘤鉴别诊断中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 材料与方法 |
| 1 研究对象 |
| 2 检查设备 |
| 3 检查方法 |
| 4 数据处理 |
| 5 病理学处理 |
| 6 统计学分析 |
| 结果 |
| 1 病理结果及分组 |
| 2 常规影像学特征比较 |
| 3 不同阅片者数据的一致性分析 |
| 4 良性组的肿瘤组织与肌肉组织的比较 |
| 5 恶性组的肿瘤组织与肌肉组织的比较 |
| 6 良性组肿瘤组织与恶性组肿瘤组织的比较 |
| 7 良性组肌肉组织与恶性组肌肉组织的比较 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 综述参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 缩略词表 |
| 致谢 |
四、应用药物代谢动力学模型评价前列腺不同组织的MRI增强作用（论文参考文献）
- [1]氯喹协同载阿霉素还原响应性纳米凝胶抗骨肉瘤的作用与机制研究[D]. 邱仁娜. 吉林大学, 2021(01)
- [2]基于盲源分离算法的前列腺DCE-MRI图像数据分析中的主动脉输入函数研究[D]. 高前前. 北京交通大学, 2021
- [3]柴胡—白芍药对及其成分配伍增效抗抑郁作用与协同机制研究[D]. 李肖. 山西大学, 2021(01)
- [4]动态增强磁共振不同模型在HCC与直肠癌肝转移瘤鉴别诊断中应用研究[D]. 薛峰. 山东大学, 2020(02)
- [5]MRI影像学特征在前列腺癌诊断与预测包膜侵犯中的应用研究[D]. 何栋. 苏州大学, 2020(02)
- [6]基于多模磁共振图像的前列腺医学影像组学分析[D]. 晏晨. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]PSMA-1介导超小金纳米探针靶向前列腺癌多模态分子成像的应用研究[D]. 李亮. 天津医科大学, 2020(06)
- [8]MR高分辨rFOV DWI及DCE对前列腺癌诊断价值的研究[D]. 黄冰峰. 西南医科大学, 2020(06)
- [9]动态对比增强MRI定量分析在前列腺癌鉴别诊断及病理分级中的应用价值[J]. 靳洪亮,吴瑕. 山东医药, 2020(01)
- [10]磁共振动态增强成像在四肢软组织良、恶性肿瘤鉴别诊断中的应用[D]. 张雨. 青岛大学, 2019(03)